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龙图腾网获悉中国科学院重庆绿色智能技术研究院申请的专利一种基于人工神经网络的风速预报订正方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115600498B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211326825.3，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权一种基于人工神经网络的风速预报订正方法是由赵学良;袁欣;张渝淋;孙启龙设计研发完成，并于2022-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工神经网络的风速预报订正方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于人工神经网络的风速预报订正方法，属于人工智能领域，包括以下步骤：S1：整理目标区域内10米风场历史预报格点数据和对应的实况数据，并进行数据预处理；S2：使用聚类算法对数据进行聚类分析，生成类别特征；S3：采用时间序列预测方法对10米风场数据进行数据特点分析，生成特征向量，再将步骤S2产生的类别特征，以及样本的预报时效添加到特征向量中，采用滑动窗口方法，对历史数据进行处理生成序列样本；S4：设计与训练基于LSTM的风速预报订正模型；S5：使用训练后的基于LSTM的风速预报订正模型对风速预报进行订正。

本发明授权一种基于人工神经网络的风速预报订正方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工神经网络的风速预报订正方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：整理目标区域内10米风场历史预报格点数据和对应的实况数据，并进行数据预处理； S2：使用聚类算法对数据进行聚类分析，生成类别特征； S3：采用时间序列预测方法对10米风场数据进行数据特点分析，生成特征向量，再将步骤S2产生的类别特征，以及样本的预报时效添加到特征向量中，采用滑动窗口方法，对历史数据进行处理生成序列样本； S4：设计与训练基于LSTM的风速预报订正模型； S5：使用训练后的基于LSTM的风速预报订正模型对风速预报进行订正； 步骤S1中，对目标区域内包含10米风场数据的历史预报格点数据进行整理，并收集与之对应的格点实况数据，历史数据跨度为一年以上，包括每天UTC00:00和UTC12:00起报的逐小时预报，预报时效为48小时，对整理的风场数据进行数据解析，然后通过MongoDB数据库对解析和处理后的数据进行存储； 步骤S2中，对S1预处理后的数据使用K-means聚类算法进行聚类分析，生成类别特征，作为下一步使用的特征之一；特征包括统计特征和位置特征，所述统计特征是表示历史NWP风速误差和附加相关信息的一般特征，所述位置特征是由使用地理位置数据的K-means无监督学习算法聚类的组； 步骤S3中，生成包括ori_diff、Max、Min、mean、median、Q_25、Q_75、std共8个特征向量；生成的每个序列长度为30，特征数为8个，间隔12小时，跨度为15天，即每个样本的形状为308，每个样本对应的标签为该序列的下一个ori_diff。

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